风险管理是否重要？外文翻译资料

 2022-11-28 02:11

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风险管理是否重要？

来自美国农业生产的证据

摘要

本文针对风险管理供应的转变构建了三重差异测试，为农业生产者提供了可用于揭示正面关系的工具风险管理和生产力。当生产者采用时，这种关系更加强大，具有与团队绩效相关的收益的工具和收益较低时与个人表现有关。此外，生产力特别高含有高水平银行存款的县的风险管理生产者，代理人获得资金。总的来说，这篇文章阐述了套期保值与真实关系坚定的结果以及获得融资和企业风险之间的相互作用管理选择。

关键词：风险管理、公司价值、对冲、资金获取、经济增长。

1.引言

本研究利用风险管理供应的转变，美国的制造商可以使用这种工具来考察风险管理和生产力之间的关系。实证风险管理文学研究广泛，从研究考察决策的横截面决定因素开始（参见Nance, Smith, and Smithson, 1993; Tufano, 1996; Geacute;czy, Minton, and Schrand, 1997）。近年来，随着Allayannis and Weston (2001)的开始,讨论话题已经转向了风险管理是否影响企业价值。尽管这个问题很重要，证据依然错杂。本文探讨风险管理与生产力之间的关系，通过风险管理可以影响公司价值的渠道。

有如下几个理由表明美国农业生产对于风险管理的研究非常具有价值。首先，首先，这个行业的风险管理数据详细且可获取。美国农业部的风险管理机构收集并核实作物保险政策，并由农业生产者购买。作物保险有县级的可供选择，有县、年和作物的三种区别。我构建了一个包含1989年到2008年全国超过17.5万个县级作物观测资料数据集。其次，美国农业依然存在一个未开发的设置，用于检查风险管理的实际效果。农业经济学文献几乎完全专注于作物保险和投入使用之间的联系，并由Glauber (2004)指出，“没有研究直接表明了作物影响保险收益......”（P1190）。为确定风险管理与生产力之间的关系，我对RMA新推出的14种对特定作物的作物保险政策构建三重差分测试。我将收到的作物进行分类定义，获得新的作物保险单定义为“处理”作物，而没有获得新的作物保险单的则定义为“对照”作物。以下示例说明了三重差分测试的单变量设置机制，1997年，RMA推出了新的收入玉米生产者的保险单，比较玉米在实行该政策前后的产量，实行政策后产量增幅相当于采用县级以下新的保险单样本标准差的32.0％。新保险单的增加等于县的偏差高于中位数样本标准的61.1％。比较这些增长显示：高收益县的玉米产量比低收益县的产量在样品标准差偏差上高出约29.1%。

承接上面的例子，这对于没有采取新政策的对照作物的相似变化是非常有益的想法。比较控制作物在引进政策前后的产量，发现增加量相当于一个低收食县（玉米）标准偏差的21.6％（生产者采用新的保险单低于样本中位数的地方）以及增加量相当于高收获县的标准偏差为20.4％（玉米生产者通过采用高于样本中位数的新保险政策）。这些变化反映出差异中差异等于标准差的-1.2％。最终，可以通过从玉米作物的差异差减去对照作物的差异中差异来计算差异中差异（即三重差异）。三重差异等于标准偏差的30.3％。可以将这种积极和显着的三重差异解释为（a）在引入新保险单后，作物产量增加的证据，（b）获得新政策的作物之间的增长更为明显，（c）在采取新保险政策的经济作物中，增幅最为明显。 表1表明了了这个例子。这种增长在经济上是有意义的。玉米产量增加等于样品标准的30.3％，相当于一个县级的一年收入增加173万美元。为了提供有意义的信息，样本中有超过41,000个县级的玉米产量观测。综合所有样本作物，我估计，仅在样本的最后一年，具有高于中位数责任保护的农作物的收入将比过去一年的中位责任保护低于农作物收入的716亿美元。

作物保险单因赔偿标准不同而被RMA引入新的作物保险单的14个事件中，6个事件的特点是在类似作物的县级表现低于保险合同规定的阈值时支付赔偿金。其他八个事件的特点是当个体生产者的表现（按收益或收入衡量）低于保险合同规定的阈值时，就会提供赔偿。使用多变量三重差分回归，我发现基于绩效的群体政策与基于个人绩效的政策相比，与生产率的统一性更为统一。

图1总结了这些结果。

在整个策略类型生产力差方面来看，可以反映在保险决策中固有的道德风险的作用。通过采购作物保险，生产者可以保护自身免受因农作物损失增加的可能性和严重程度增加的风险而引起的损失。例如，Goodwin和Smith（1996）发现，道德风险的激励使投保农业生产者使用更少的化学投入。另一方面，农民按照类似作物的县级表现来获得赔偿的作物保险政策，对农民来说应该是难以操纵的。这些政策可以更有效地减轻道德风险的影响，从而避免可能削弱风险管理与生产力之间积极关系的问题。

本文对风险管理-企业价值文献作了若干贡献。首先，虽然很多

研究建立或反驳风险管理与企业价值之间的联系，很少考察风险管理可能影响企业价值的中间渠道。本文将提高生产率作为弥补差距的候选解释。第二，本文首先将保险合同的影响作为风险管理工具。（邹（2010）是我唯一知道的）。大多数研究根据的前瞻，期货，掉期或期权构建风险管理措施。正如Chernenko和Faulkender（2011）所指出的，这些衍生工具对于投机以及套期保值都是有用的。 这种双重作用混淆了现有经验结果的解释。与其他衍生工具不同，保险合同只适用于管理风险，没有明确的投机功能。因此，从这项研究中得出的推论是非常尖锐的。第三，研究结果源于农场，其中大多数是小型企业。小企业在经济中发挥重要作用，但对这类企业风险管理的采用和影响研究很少。与之相反，多元化的公共公司股东，农场主和小企业的业主面临重大的非系统性风险，不利于了解更多关于风险管理对这类企业的作用的重要性。详细信息、可访问数据和农场的小企业性质的组合，允许这篇文章对这一领域做出罕见的经验贡献。

本文最后提出了系统健壮性测试，阐明了为什么风险管理与生产力正相关。几种理论为风险管理实践与企业获得外部融资的机会之间的互动提供了明确或隐含的预测。例如，Mayers和Smith（1982）认为，采购保险将会开放企业进行监督，并因此保证其真正的投资决策。Leland（1998）认为，管理风险可以放松财务限制，允许生产者确保更大杠杆的税收优势。Froot，Scharfstein and Stein（1993）认为，管理风险可以防止投资不足，因为内部现金流稳定的生产者可以利用较低的外部融资成本。这些理论预测了套期保值与当地融资渠道之间的互补关系：如果生产者在本地金融机构的深层市场经营，套期保值将特别有价值。如果当地金融机构已经提供了与保险相同的对冲工具，那么新的保险政策只对金融机构没有预先渗透的地区才有意义。

在这些理论的驱动下，我研究了风险管理与解释生产力回归的融资措施的相互作用。我用多种方式衡量融资渠道，包括县级银行存款和银行分行（如Butler和Cornaggia，2011）。无论采取何种措施，生产者管理风险，特别是在有良好的融资渠道的情况下，生产力就会很高。这些结果表明，风险管理使得生产率的提高，因为它使生产者能够为提高生产力的投资获得融资。也就是说，风险管理和融资渠道似乎是补充的。这个结果与Haushalter（2000）一致，他们发现石油和天然气生产商管理降低财务承包成本的风险，Campello等（2011）最近的工作认为套期保值者因为获得有利的融资条件而投入更大的投资。Bessembinder（1991）预测，这一发现应与企业环境相关。Bessembinder（1991）表明，套期保值在一个拥有完全多元化的代理（如公司股东）的世界中可以改善债务能力。反过来，这种效应会增加价值。

以下继续本文。第2节描述的数据和对作物产量和农作物保险提供机构的详细信息。第3节描述的方法和结果。第4节讨论健壮性和第5节总结。

2.数据和制度细节

这些数据以年度频率（1989年至2008年）提供，由美国九大美国农业作物生产的县级变量组成：大麦，玉米，高粱，燕麦，花生，大米，大豆，高地棉花（我在整篇文章中缩写为“棉花”）和小麦。此部分包含依赖性的，独立的，和控制变量的描述，以及相关机构的细节。

2.1 依赖变量

本文的主要因变量是作物产量。经济学家和农业生产者共同观看了作物产量为农业生产力的相关措施（见，例如，Feder，1985）。我使用种植面积，将生产规模作为替代因变量。产量和种植面积数据来自国家农业统计局（NASS）的网站。 NASS测量产量作为每亩产量的单位，其中产量单位因作物而异。例如，玉米产量以每英亩蒲式耳衡量，其中一蒲式耳重56磅。图2提供了通过在2008年收获的县级玉米产量数据的一个例子。该图表明，在美国中西部的玉米生产率（通常被称为“玉米带”）比该国的其它区域更高。例如，伦维尔县，明尼苏达州（家里的市奥利维亚，自称“世界玉米资本”）在2008年已经达到每英亩175蒲式耳玉米产量。作为比较，弗吉尼亚州的奥古斯塔县，有一个2008年玉米产量为每蒲式耳87蒲式耳（2008年弗吉尼亚州所有县的平均玉米产量为每英亩91.2蒲式耳）

使用作物产量作为因变量具有几个优点。 尤其是它不需要估计（与全要素生产率不同），它是我在本文中研究的具体行业。表2的A组包含了1989年到2008年175327个县作物样本的农作物产量汇总统计。表2的B组包含了1989年至2008年175327个县作物样本年种植面积的汇总统计。

产量随着作物幅度和产量单位的变化而变化。例如，在样本期间，玉米的平均产量为每英亩108.5蒲式耳，标准偏差为每英亩39.2蒲式耳。相比之下，水稻的平均产量为5937.9磅/英亩，标准偏差为1,124.0磅/英亩。为了使产量数据在作物上相当，我从每个值中减去样本期间的作物平均值，并在样本期间除以作物标准偏差。这个过程使每个作物产量的观察值都遵循平均零单位方差分布。

当作物被切割作为放牧时的干草或青贮饲料，或遇到诸如干旱，冻结或侵染的灾害时，产量偶尔会等于零。论文中的175327个观测，其中有1.4％是零收益。这些不寻常的观察虽然在数据中不是特别常见，但强调了数据的重要性。在整个论文中，我通过作物获得1％和99％的经验分布来测试产量。

2.2 独立变量：作物保险作为风险管理的代理

为什么管理者选择对冲一个常见的解释是，他们的个人财富被严重暴露于他们所管理的企业（Stulz，1984;Smith and Stulz，1985）。这对于通常在农场里有很大的股权的农民似乎是一个适当的描述。在农业生产中，农作物保险是管理风险的最常用方法之一，本文着重研究该方法和生产力之间的关系。以下小节介绍了我在分析中使用的风险管理措施，在该RMA中有介绍到自1989年以来样品的农作物保险政策，以及介绍新的农作物保险政策和制度细节。

2.2.1 风险管理措施

我构建了四项风险管理措施。首先，我建立一个虚拟变量，如果任何一个i县的作物k的农民在t年里有任何类型的保险，否则为零（保险）。其次，我使用了一年的一个县级作物购买的作物保险单的数量，总结了所有政策类型（总政策）。例如，如果给定县和某一年份的某一特定作物的农民购买了50个基于个人绩效的政策和50个以县为基础的政策，则总计政策等于100。在整篇文章中，变量描述符“总计“相当于”归结于所有政策类型“。本文后面的详细测试研究了个别政策类型与生产力之间的关系。

风险管理的第三个措施是基于县级作物的责任保护，

在某一特定年份发生作物歉收的情况下，县级作物可获得的最大赔偿金额，归结于所有政策类型（总责任额）。第四个风险管理措施是农场的总负债，农作物在农作物损失的情况下可以获得的最大赔偿金额除以县内农场的数量。每 场总负债是最翔实的风险管理的四项措施，因为它抓住了在每个农场基础的风险管理活动的美元金额。因此，它在整个论文中非常突出。然而，除非另有说明，本文的结果在质量上是相似的，无论我是否按照保险，总计政策，总责任或每个农场的总负债衡量风险管理。表2的C组 包含了风险管理的所有四项措施汇总统计。所有在表2的C组的变量因县、年份和作物种类而异。

风险管理的四个措施捕获风险管理动机，因为它们是基于购买作物保险单。不同于研究人员通常用于代理公司风险管理活动的其他工具（如转发，期货，掉期和期权），作物保险政策没有投机或交易功能。这些替代功能限制了一个可以寻求确定风险管理的影响测试中得出的分配办法（Chernenko and Faulkender，2011）。图3提供了作物保险数据的可视例子。这个数字显示了2008年玉米作物的农场总负债。

从图2和3中直观的看到，提出了作物保险收紧和生产率两者均之间的正相关。 的确，这是本文的主要发现。然而，图3也揭示了一些例外模式。在没有大量农业生产的州，大多数县发现生产力和保险之间表现出异常的相关性。我用生产效率和风险管理的措施的极值调整（在1％和经验分布的99％），以减轻对整个论文测试值的影响。

图4显示总负债，每个农场的总负债以及每年总结的九个主要的美国农业项目作物样品的总政策。总的负债和每个农场承担的总负债在抽样期间显示出近乎单调的增长。1995年的总政策有了显著增长。总的政策显示发生这种增长是因为美国国会颁布了1994年联邦农作物保险改革法。该法通过创建一个新的灾难性报道作出强制性购买作物保险的计划，通俗地称为“CAT覆盖”——补偿生产者的损失超过平均产量的50％。美国政府补贴了100％的CAT保险费。

然而，在1996年作物年之前，国会废除了“联邦作物保险改革法”的强制性参与部分，该法案解释了1995年以后

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